《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于电子鼻传感器性能的互信息特征选择算法
2021年电子技术应用第10期
陶 洋，刘翔宇，梁志芳
重庆邮电大学 通信与信息工程学院，重庆400065
摘要： 当前的互信息特征选择算法为提高泛化性能而未对专一应用领域进行优化，电子鼻传感器阵列优化作为一类特殊的特征选择问题，使用传统算法难以搜索出最优的特征子集。结合气体传感器阵列特殊的冗余性和特有的敏感性，提出了一种基于电子鼻传感器性能的互信息特征选择算法并对阵列进行优化，通过两种不同的电子鼻公开数据集验证了传感器特性对识别精度的影响，证明了所提出算法的有效性。
中圖分類號(hào)： TN102
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.201007
中文引用格式： 陶洋，劉翔宇，梁志芳. 基于電子鼻傳感器性能的互信息特征選擇算法[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2021，47(10)：86-89.
英文引用格式： Tao Yang，Liu Xiangyu，Liang Zhifang. Mutual information feature selection algorithm based on electronic nose sensor performance[J]. Application of Electronic Technique，2021，47(10)：86-89.
Mutual information feature selection algorithm based on electronic nose sensor performance
Tao Yang，Liu Xiangyu，Liang Zhifang
School of Communication and Information Engineering，Chongqing University of Posts and Telecommunications， Chongqing 400065，China
Abstract： In order to improve the generalization performance, most of the current mutual information feature selection algorithms have not optimized the specific application field, and electronic nose sensor array optimization is a special feature selection problem. It is difficult to search for the optimal feature subset using traditional algorithms. Combining the special redundancy and unique sensitivity of the gas sensor array, this paper proposes a mutual information feature selection optimization algorithm based on the performance of the electronic nose sensor. The influence of the sensor characteristics on the recognition accuracy is verified through two different electronic nose public data sets，which proved the effectiveness of the proposed algorithm.
Key words : electronic nose；sensor array；mutual information；feature selection

0 引言

    相較于視覺的發(fā)達(dá)，人類的嗅覺并不出色。因此機(jī)器嗅覺可以在多個(gè)領(lǐng)域替代人工[1]，實(shí)現(xiàn)對(duì)氣體的檢測(cè)與分析，例如環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測(cè)[2]、食品安全[3]、醫(yī)療衛(wèi)生等[4]，對(duì)電子鼻系統(tǒng)的研究具有重大的價(jià)值。

    電子鼻傳感器陣列的優(yōu)化是一類特殊的特征選擇問題[5]，主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面：

    (1)電子鼻系統(tǒng)中的傳感器普遍具有廣譜效應(yīng)[5]，因此傳感器之間的冗余有別于傳統(tǒng)特征之間的冗余，在冗余度相同的情況下前者更傾向于較大的冗余分布，即篩選出較少重疊的特征；

    (2)與傳統(tǒng)特征選擇不同，電子鼻傳感器陣列更傾向于篩選出高敏感特征，即傳感器對(duì)不同氣體的響應(yīng)有更大的幅度差。

    綜上所述，本文提出一種電子鼻傳感器性能的互信息特征選擇算法(Sensor Performance Mutal Information，SPMI)，結(jié)合傳感器特性進(jìn)行特征子集的篩選，相較于現(xiàn)有算法獲得了更優(yōu)的識(shí)別精度。該算法的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)有：

    (1)針對(duì)候選特征與已選特征之間的冗余度設(shè)計(jì)權(quán)重函數(shù)，降低聯(lián)合冗余信息離散程度小的特征權(quán)值，使得篩選出的特征之間相互冗余的數(shù)量降低；

    (2)設(shè)計(jì)基于方差的特征敏感性評(píng)價(jià)函數(shù)，使得篩選的特征對(duì)目標(biāo)響應(yīng)具有更高的辨識(shí)度。




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作者信息：

陶  洋，劉翔宇，梁志芳

(重慶郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院，重慶400065)




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